Nghiên cứu, thiết kế nền tảng nhúng thực thi các ứng dụng xử lý ảnh thời gian thực

ðI HC QUC GIA HÀ NI TRƯNG ðI HC CÔNG NGH ðINH CAO SƠN NGHIÊN CU, THIT K NN TNG NHÚNG THC THI CÁC NG DNG X LÝ NH THI GIAN THC LUN VĂN THC SĨ NGÀNH CÔNG NGH K THUT ðIN T, TRUYN THÔNG HÀ NI – 2017 ðI HC QUC GIA HÀ NI TRƯNG ðI HC CÔNG NGH ðINH CAO SƠN NGHIÊN CU, THIT K NN TNG NHÚNG THC THI CÁC NG DNG X LÝ NH THI GIAN THC Ngành : Cơng ngh k thut đin t, truyn thơng Chun ngành : K thut đin t Mã s : 60520203 LUN VĂN THC SĨ NGÀNH CÔNG NGH K THUT ðIN T, TRUYN THÔNG NGƯI HƯNG DN KHOA HC: TS PHM MINH TRIN HÀ NI 2017 LI CM ƠN Thi gian năm hc vi chương trình đào to th mt s hc viên, ñi vi em – mt k sư va đ gian ngn ngi Cng vi lch làm v ñã thc s n lc c gng ñ hoàn thành lu gian quý báu vi nhng gi lên lp vào bui ti trang b cho em rt nhiu tri thc b ích, giúp em ca đin t tương t, ñin t s ñiu khin Nh Vinh, thy Bch Gia Dương, thy Trn ðc Tân, thy cô khác ñã in sâu trí nh nhng chic c nghiên cu chuyên nghip ca Em hin ti t chân thành đn thy, kính chúc thy sc kh mê, cng hin cho khoa hc, giúp truyn đt nhng t viên chúng em Ngồi nhng c gng ca bn thân đ hồn thin lu đưc s giúp đ tn tình t thy giáo hưng dn – đt u cu cao, tốn khó em khơng ch phm vi lun văn mà viên nghiên cu khoa hc, đ hp tác gia T tìm đu cho sinh viên sau tt nghip M bão ln, rt ñáng ñ em hc tp, noi gương Lun văn đưc tơi thc hin song song vi mt đ Nghiên cu Phát trin Viettel tơi làm ch nhi ñã c gng ñ to nên mt sn phm Quân s “Made in cu ca ñ tài này, mt phn ñã ñưc áp dng v gi li cm ơn chân thành ti ban lãnh ño ñơn v v giúp đ, tơi gii quyt nhng đ khó đ đ đáng khích l Qua đây, Em xin gi li cm ơn chân thành ti BCN K BGH phòng ban chc ca ði hc Cơng ngh điu kin giúp đ sut qng thi gian em the ti trưng Cui cùng, xin gi li cm ơn chân thành ti b, m tin tưng, ng h đng viên q trình sĩ thi gian trung thc hin ñ Thân ái, ðinh Cao Sơn LI CAM ðOAN Tôi xin cam ñoan ñ tài “Nghiên cu, thit k nn t ng nhúng thc thi ng dng x lý nh” trc tip thc hin Không s ao chép li t bt kỳ mt ngun (sách, báo, chí, cơng trình khoa hc,… ) ngồi nưc ñã công b Nu phát hin thy bt kỳ mt vi phm v bn qu yn ni dung tơi đ cp đ tài, tơi xin chu hồn tồn trách nhim tr ưc hi đng đánh giá nhà trưng Hà Ni, ngày 11 tháng 11 năm 2017 ðinh Cao Sơn MC LC DANH MC CÁC CH DANH MC CÁC BNG DANH MC CÁC HÌNH V M ðU CHƯƠNG 1: TNG QUAN V THIT B X LÝ NH THI GIAN Thit b x lý (M) KIT phát ð xut thit k CHƯƠNG 2: YÊU CU VÀ THIT K CHI TIT PHN CNG H Khi ñu vào video Khi x lý 1.1 1.2 B nh 3.1 3.2 ðu video Khi cp ngun Gia công ch to Gii thiu thut toán Trin khai thut toán CHƯƠNG 3: ðÁNH GIÁ H THNG VI THUT TOÁN MU 1.1 1.2 1.3 Mt s hình KT LUN TÀI LIU THAM KHO PH LC: H SƠ THIT K NGUYÊN LÝ SN PHM Thut ng/Vit tt ASIC DSP FPGA HDMI NTSC PAL RGA SDI DANH MC CÁC BNG BIU Bng 1: Tc ñ bitrate tương ng vi chun v ideo 11 Bng 1: Yêu cu thit k chi tit phn cng h t hng 12 Bng 2: Mi liên h gia ñ phân gii nh, tn s quét mành tn s pixel ti ña 15 Bng 3: So sánh gia dòng chip ca hãng Texa s Instrument 19 Bng 4: Danh sách ngun cp cho chip DSP 28 Bng 1:Kt qu ñánh giá thut tốn phát hin chu yn đng 37 DANH MC CÁC HÌNH V Hình 1: Thit b x lý nh Video Tracker 8200 Hình 2: KIT phát trin x lý nh streaming vi deo ca Z3 Technology Hình 3: Kin trúc lõi x lý chic máy tính nhúng đu tiên mang tên AGC 10 Hình 4: Sơ ñ kin trúc x lý ca Apollo17 10 Hình 1: Các chun video tương t 13 Hình 2: Dng sóng ca tín hiu video tương t 14 Hình 3: Minh bin tín hiu video gc san g composite video 14 Hình 4: Minh bc nh đen trng kích thưc N HxNV 15 Hình 5: Nguyên lý ñc ñu vào tương t comp osite 16 Hình 6: Các chun video s 17 Hình 7: Nguyên lý ñc ñu vào s HDMI 18 Hình 8: Biu ñ ñánh giá th mnh ca nn t ng 19 Hình 9: Kin trúc chip x lý TMS320DM8168 21 Hình 10: B trí chân ca chip TMS320DM8168 22 Hình 11: Kin trúc lõi x lý ARM 22 Hình 12: Kin trúc lõi x lý DSP 23 Hình 13: Kin trúc CPU C674x 24 Hình 14: Nguyên lý kt ni ñn b nh SPI Flash 25 Hình 15: Mơ hình kt ni DDR3 bit 26 Hình 16: Nguyên lý kt ni IC giao tip Ethernet 27 Hình 17: Th t đng ca ngun cp cho DSP 28 Hình 18: Bn v gia cơng bo mch th nghim 29 Hình 19: Bn v lp ráp linh kin mt 30 Hình 20: Bn v lp ráp linh kin mt dưi 30 Hình 1: Minh phát hin chuyn đng 31 Hình 2: Mơ hình ca thut tốn Background su btraction 32 Hình 3: Sơ đ thut tốn phát hin chuyn đng 33 Hình 4: Phát hin điu kin thiu sáng 38 Hình 5: Phát hin vi nh nhit 38 Hình 1: Minh máy tính nhúng dùng Quân s 39 Hình 2: Minh ng dng cho máy bay UAV 39 M ðU TH TRNG CÔNG NGH TI THI ðIM NGHIÊN CU a Vit Nam Công ngh x lý nh (Image Processing) hay sau gi th giác máy tính (Computer Vision) ñã ñưc nghiên cu ti Vit Nam t sm T vic trin khai gii thut Matlab cho ñn ng dng th c t Tuy nhiên, ña phn nhim v ñưc thc thi mt máy tính (PC hoc laptop ) s dng thư vin kinh đin OpenCV Vic trin khai thut tốn x lý nh nn t chuyên dng mi m ngưi tip cn ng mt vi x lý tính tốn b Th gii Cùng vi s phát trin ca cơng ngh bán dn, mt đ tích hp ngày cao Các hãng sn xut chip ln ñã cho ñi vi x lý có kh tính tốn du phy đng, tc đ tính tốn lên đn hàng nghìn triu ln h mt giây (> 1000 MIPS) t nhng năm 2010 K t đó, ngưi ta ñã quan tâm nhiu ñn vic ñ ưa thut tốn tính tốn phc lên vi x lý nh gn, tiêu tn lưng ñ to nn tng x lý thông minh, h tr ngưi nhiu n g dng x lý hình nh NHIM V NI DUNG NGHIÊN C ð TÀI ð XUT ð tài ñưc thc hin vi mc đích thit k, ch x lý tính tốn mnh m, h tr thc thi thut công sut thp, nh gn thay cho nn tng máy tính T nhng kt qu tìm hiu, phân tích sn phm ca c Tác gi ñ xut ni dung nghiên cu ca đ tà phn cng nhúng cho phép thc thi ng dng x l Ni dung ñ tài đưc chia thành chương: to thành cơng mt nn tng toán x lý nh phc tp, tiêu tn thông thưng ác hãng ln th gii i nghiên cu, thit k nn tng ý nh, ñáp ng thi gian thc CHƯƠNG 1: TNG QUAN V THIT B X LÝ NH THI GIAN THC CHƯƠNG 2: YÊU CU VÀ THIT K CHI TIT PHN CNG H THNG CHƯƠNG 3: ðÁNH GIÁ H THNG VI THUT TOÁN MU Nhng ni dung đưc c th hóa lun văn sau: CHƯƠNG 1: TNG QUAN V THIT B XLÝ NH THI GIAN T Thit b x lý nh thi gian thc ñưc ñ xut nghi ên cu, ch to phc v vic xây dng nn tng phn cng nhúng có tài nguyên hin mt lot toán ng dng lĩnh vc lc x lý đ mnh đ thc th giác máy tính tin x lý nh, lc nhiu, phân tích video hay chng rung hình nh Trong q trình đnh nghĩa sn phm, tác gi ñã tha m kho rt nhiu cu hình sn phm khác ca hãng th gii Tron mc tiêu tc ñ cao Video Tracker 8200 nn tng DSP IGEPv2 (2) (1) H g đó, ni bt thit b bt bám ca EOImaging (M), thit b x lý nh ca ISEE (Tây Ban Nha), KIT phát trin x lý nh O Z745(3) (4) ca Omnitek (Anh), KIT phát trin Z3DM8169VIRPS ca Z3 Technology (M) Trong s đó, ta có th phân tích hai sn phm tiêu biu là: Thit b x lý nh bt bám mc tiêu Video Tracker 200 – EOImaging (M) bám mc tiêu Có kh Thit b đưc thit k chun dng cho mc đích bt xám (intensity), ñưng bao bt bám theo nhiu ñc trưng khác mc (edge), so khp tương ñng (correlation), vv… Do , phù hp vi nhiu tốn bt tng ñi tưng c th bám khác nhau, tng điu kin mơi trưng, vi Hình 1: Thit b x lý nh Video Tracker 8200 Mt ñc ñim vưt tri ca sn phm có băng x lý vi ti ñ bitrate ñu vào lên ñn 3Gbps (tươ thơng đu vào ln, có th ng ng vi đ phân gii 1080p, tc đ 60 hình/giây), đng thi có th x lý vi c ñu vào video dng tương t (PAL/NTSC) hoc dng s 3GSDI Các thành phn x lý ca sn phm chip DSP Texas Instruments ðng thi ñ x lý d liu ñu v mã TMS320C6455 ca tc ñ cao, mt module FPGA (Spartan XC6SLX100) ñưc s dng ñ thc hin ñc tin x lý d liu trưc ñưa vào x lý tinh DSP Module FPGA c ũng làm nhim v điu khin Hình 19: Bn v lp ráp linh kin mt Hình 20: Bn v lp ráp linh kin mt dưi 30 CHƯƠNG 3: ðÁNH GIÁ H THNG VI THUT TOÁN MU Gii thiu thut tốn Trin khai thut tốn đánh giá Như vy, sau hoàn thành ch th bo mch mu Ch úng ta bt tay vào trình bringup bo mch ( tham kho mc [5] B công c h tr phát trin ph n mm Linux EZSDK) , thit k phn mm th nghim thut tốn mu đ ñánh giá kh x lý ca thit b Thut tốn đưc la chn đ đánh giá thut tốn phát hin mc tiêu chuyn ñng ðây mt tốn kinh đin x lý nh có nhiu ng dng thc t, ñc bit toán giám s át an ninh Gii thiu thut tốn 1.1 ðt đ Phát hin tưng chuyn ñng chui hình n h mt nhng bưc đu tiên ca tốn giám sát tưng, nhm đưa thơng tin v vùng cha tưng chuyn ñng, s lưng mt ñ ñi tưng Phát hin chuyn ñng cung cp ñu vào cho trìn h theo dõi tưng Hình 1: Minh phát hin chuyn ñng Trong ñ tài này, xem xét ng cnh video s dng th nghim video ñưc quay t camera lp c ñnh theo dõi mt vùng kh ung cnh tĩnh, tc nh nn video thu đưc nh nn tĩnh khơng thay ñi Khi ñó ñi tưng chuyn ñng có th phát hin bng cách so sánh frame hin ti vi nh nn (background) ñ tách nn 31 nh hin ti Phương pháp gi chung background subtraction Sau tách nn, mt lot phép hu x lý s ñưc áp d ng ñ khoanh vùng ñi tưng Các thut toán phát hin chuyn ñng ñưa xung trin khai nn tng nhúng ñưc ñánh giá da yu t sau: ð phc v thi gian tính tốn u cu v b nh ñ lưu tr tham s thut toán Hiu qu phát hin chuyn đng 1.2 Mơ t thut tốn Như ñã gii thiu phn trưc, ñi vi video có n ñi tưng chuyn ñng có th phát hin bng cách so (background) Mơ hình chung cho thut tốn Backgro und Subtraction sau: Frame Input Hình 2: Mơ hình ca thut tốn Background subtraction Phép tách nn đ tìm nh foreground đưc thc hin Background model đưc xây dng, cp nht s dng thi ñim, frame nh hin ti đưc đem sánh vi có giá tr mc xám chênh lch vưt ngưng T t foreground pixel Sau mt lot phép hu x lý (p hiu chnh li foreground pixel ñưa ta đ thc s nh Mt s mơ hình background ph bin : Difference frame : Ti frame hin ti, s dng fram background Adaptive Median Filtering (AMF) (hoc Running Avera ge) : Background đưc tính da trung bình có trng s ca frame đim hin ti có trng s cao hơn) Mixture Of Gaussian (MOG) : Giá tr mi pixel ñưc b Gaussian, cho phép gii quyt trưng hp ti mt coi background Running Gaussian Average (RGA): Trưng hp riêng c phân phi Gaussian cho mi pixel Visual Background Extractor (VIBE) : Không s dng din cho phân b ca pixel mà s dng giá t Vic cp nht mơ hình da phương pháp chn lc Thut toán Runing Gaussian Average coi mi pixel c a nn có giá tr mc xám bin ñng theo mt phân phi Gaussian Khi ñi tưn g chuyn ñng ñi qua nn, giá tr mc xám ca pixel s thay đt ngt, nm ngồi p hân b Gaussian ca pixel Thut tốn RGA đt ñưc ñ xác tt vi nn ñng, vi tc đ tính tốn cao, d trin khai nn tng nhúng 1.3 Ni dung lưu ñ x lý thut toán Postprocessing Pixel Level Processing Video Frame Connected Region Foreground Detection Region Level Processing Moving Object Hình 3: Sơ đthu tốn phát hin chuyn đg Module x lý (Foreground Detection) Mi pixel ti v trí ñó ñưc ñc trưng bi m t phân phi Gaussian sau: P ( xt ) =η(xt − µt ,Σt ) Trong đó: P ( xt ) : xác sut ti thi ñim t, quan sát ñưc pixel xt  t : giá tr trung bình ca phân phi Gaussian ti 33 σt : ñ lch chun ca phân phi Gaussian ti thi ñim t Σ t = σt2 I : ma trn hip phương sai ca phân phi Gaussian ti thi ñim t Ti thi ñim t + 1, pixel có mt giá tr mc x ám mi, giá tr s ñưc ñi sánh xem có thuc v phân b Gaussian khơng da khong cách Euclidean gia giá tr pixel hin ti giá tr trung bình Nu pixel thuc phân phi Gaussian (matching) pixel đưc coi background, ng ưc li pixel ñưc coi foreground Dưi ñây bưc xây dng mơ hình t hng kê ca thut tốn  Khi to mơ hình: S dng N frame ñu tiên chui nh ñ t pixel Vi mi pixel, ta s to: o mô hình Gaussian cho mi µ = xi N : giá tr mc xám ca pixel f Khi N = 1, ta có µ0  x0 gia pixel background foreground (thưng ly m t  Cp nht mơ hình: Gi s ta có tham s ñim t hin ti , pixel có giá tr mc xám mi sau: µ t = α xt −1 + (1−α ) µt−1 σ t2 = α d + (1−α )σt2−1 d= xt − µt Trong đó: α : learning rate, biu th tc ñ cp nht backg α ln: ñc trưng cho s cp nht nhanh (quick update) chuyn ñng nhanh ( α > 0.02) α nh : đc trưng cho s n đnh (stability), thích h ñng chm ( α < 0.02) round, ñưc chn c đnh , thích hp cho phát hin p cho phát hin chuyn d : khong cách Euclidean gia giá tr trung bình ca phân phi giá tr pixel hin ti 34  Phân loi background/foreground: xt − µ t σ > k → foreground pixel t xt − µt ≤ → σ t (4) k background pixel Trong k ngưng ch mc đ dao đng background so vi giá tr trung bình ca phân phi cho phép ca giá tr (k thưng chn 2.5) pixel k ln : cho phép giá tr mc xám ca pixel bin đ chuyn đng cn có mc xám chênh lch ln so vi n nhiu, thưng áp dng cho khung cnh video rõ nét k nh: biu th nn bin đng, phát hin tt bin ñng nh, thích hp cho phát hin ñi tưng n nhiu nhiu Khi mt pixel foreground giá tr ca khơn khơng nên s dng giá tr đ cp nht mơ hình G trung bình ca phân phi vi pixel đưc phân lo µ t = M µ t −1 + (1 − M )(α xt + (1 −α ) µt−1 ) Vi M = nu pixel foreground, M = nu pixel Module hu x lý (PostProcessing) Thut toán hu x lý phân tích nh foreground, khoa tưng chuyn đng Do tác ñng ca nhiu, nh nn thưng không n ñnh ch nh hoc có chuyn đng nh khơng mong mun ny sinh: nh vùng đưa ta đ hồn tồn mà có s di , mt s ñ sau s ñng thc t vùng ñen (background Nhiu foreground pixel khơng thuc tưng chuyn ði tưng chuyn ñng b chia mnh xut hin pixel) gia vùng trng (đi tưng chuyn đng) ði tưng kích thưc ln b chia mnh làm nhiu vùn Xut hin vùng trng chuyn ñng nh, t Thut toán hu x lý s lc vùng trng n g trng riêng bit m thi gây h, gim xác sut phát hin nhm  Pixel Level Processing Mc đích : loi b foreground pixel sinh bi 35 nhiu S dng phép bin hình thái hc (morphologi sau đn phép giãn n (dilation) O S dng phép ăn mòn: loi b vùng trng nh cô O S dng phép giãn n: loi b h ñen vùng cal) : phép ăn mịn (erosion) lp trng, bù phn đưng bao ca tưng b ăn mòn  Connected Region bưc trên, ta ch làm vic vi nh foreground , bưc vùng ñi tưng s ñưc xác ñnh Mi vùng ñi tưng ñi din bi ñim ñưng bao xp x ca vùng Các ñi tưng chuyn ñng ln có t h b chia thành vùng nh Phương pháp ñơn gin nht ni vùng trng gn li Sau mt s phép x lý liên quan ñn vùng ñi tưng ñưc áp dng g m: Kim tra s lưng tưng hin có frame nh : nu s lưng ñi tưng vưt q ngưng b qua phát hin chuyn đng t i frame Kim tra kích thưc (din tich, chu vi) ca vùng ñ i tưng : nu ln vưt qua mt ngưng vùng khơng đưc xem chuyn ñ ng  Region Processing ðưng bao ñi tưng cha rt nhiu đim, thc s kh ơng cn thit cho x lý phát hin, ta ch cn ly hình ch nht bao quanh ñi tư ng bưc mi ñi tưng s coi ng vi mt hình ch nht frame nh T uy nhiên, nu coi hình ch nht tưng thc s s khơng loi đư c nhiu chuyn đng nh gây bưc này, hình ch nht s đưc gán đnh danh, biu th thuc v tưng frame trưc Nu hình ch nht v trí tip theo ca mt đ i tưng, cp nht v trí mi cho tưng Nu hình ch nht lp, khơng gn mt tưng gán đnh danh trưc đó, mt đnh danh mi s đưc to gán cho hình ch nht ði kèm thut tốn d đốn qu đo, đưc dùng mt tưng b mt du, v trí d đốn s ñưc tính cp nht vào qu ño, giúp trì theo dõi đưc tưng tưng có tr li ðánh giá thut tốn Vic đánh giá mt thut toán bt kỳ thưng da yu t: đ phc tính tốn; b nh s dng hiu qu (cht lưng) ca t hut toán ð phc tính tốn: O(n) vi n kích thưc fra duyt) B nh lưu tr bng dưi ñây: 36 me nh (s lưng pixel ñưc D liu Input frame buffer Output frame buffer Variables Internal memory Hiu qu tính tốn (xem bng 3.1) Trin khai thut tốn Thut tốn phát hin mc tiêu chuyn đng (RGA) C++ trin khai nn tng DSP ca thit b Ap Kt qu ñánh giá c th sau: Bng 1: Kt qu đánh giá thut tốn phát hin ch STT Ch tiêu, tính Xác sut phát hin ñi tưng ñiu kin thư Xác sut phát hin ñi tưng ñiu kin ánh sáng yu < 15 lux Xác sut phát hin ñi tưng vi camera nhit Kích thưc tưng nh nht có th phát hin Xác sut pht hin nhm ñi tưng S lưng ñi tưng chuyn ñng có th phát hin đng thi ð nhy thut tốn theo mc xám Tc đ x lý trung bình 37 Mt s hình nh th nghim Hình 4: Phát hin điu kin thiu sáng Hình 5: Phát hin vi nh nhit 38 KT LUN Nhng kt qu ñt ñưc ð tài ñã thc hin thành cơng nhim v đt vi mc tiêu chính: + Nghiên cu, thit k thành công bo mch phn cng Apollo17 (dng KIT phát trin) cho phép thc thi thut toán x lý nh p hc thay cho máy tính + Thit k đưc ch to th nghim, chng minh h ch tiêu yêu cu ot ñng, ñáp ng 100% Hưng phát trin tip theo Hưng phát trin tip theo ca đ tài là: Ti ưu kích thưc bo mch xung dưi 10x10 cm Tran nhúng phc v mc đích x lý hình nh ng g b cho máy tính dng Quân s Dân s Hình 1: Minh máy tính nhúng dùng Quân s Trang b ñu vào tc ñ cao (>100fps) phc v m bay c đích lp đt máy khơng ngưi lái UAV Cho phép x lý hình nh tr ong trình bay trinh sát Hình 2: Minh ng dng cho máy bay UAV Các kt qu nghiên cu ca đ tài có th s dn phát trin công ngh x lý nh nn tng nhúng 39 g phc v mc đích đào to, TÀI LIU THAM KHO Ting Vit [1] TS Trn Quang Vinh, ThS.Ch Văn An, “Nguyên lý k thut ðin t” NXB Giáo dc 2005 [2] Phm Văn Khin, Phm Trn Hương Giang, “ hin ñi tưng chuyn ñng”, Viettel R&D 2016 Báo cáo đánh giá thut tốn phát Ting Anh [1] Tammy Noergaard, “Embedded Systems Architecture”, Elsevier 2005 [2] Shehrzad Qureshi, “Embedded Image Processing on the TMS320C6000 Springer Science+Business Media, Inc 2005 TM DSP”, [3] Branislav Kisacanin, Shuvra S.Bhattacharyya, Sek Chai, “Embedded Computer Vision”, Springer 2009 [4] Christopher Hallinan, “Embedded Linux Primer”, Pearson Education, Inc 2011 [5] Augusto Vega, Pradip Bose, Alper Buyuktosunoglu, “Rugged Embedded Systems: Computing in Harsh Environment”, Elsevier 2017 Internet [1] Trang wiki ca hãng Texas Instrument http://processors.wiki.ti.com/index.php/DM816x_AM389x_PSP_User_Guide [2] TMS320DM8168/Technical Documents http://www.ti.com/product/TMS320DM8168/technicaldocuments [3] TMS320DM8168/Tool&Software http://www.ti.com/product/TMS320DM8168/toolssoftware [4] DDR3 pointtopoint design support https://www.micron.com/~/media/documents/products/technical note/dram/tn4113_ddr3_point_to_point_design.pdf [5] B công c h tr phát trin phn mm Linux EZ http://www.ti.com/tool/linuxezsdkdavinci 40 SDK Sn phm tham kho (1) Video Tracker 8200: http://www.eoimaging.com/documents/8200_R1.pdf (2) IGEPv2: https://www.isee.biz/products/igepprocessorboards /igepv2dm3730 (3) OZ745: https://www.avnet.com/shop/us/p/kitsandtools/deve lopmentkits/avnet engineeringservices/aesoz7453074457345623375756/ (4) Z3DM8169VIRPS: http://z3technology.com/oem/Product/Z3DM8169VI RPS/32.html 41 PH LC: H SƠ THIT K NGUYÊN LÝ SN PHM 42 ... Sơn MC LC DANH MC CÁC CH DANH MC CÁC BNG DANH MC CÁC HÌNH V M ðU CHƯƠNG 1: TNG QUAN V THIT B X LÝ NH THI GIAN Thit b x lý (M) KIT phát ð xut thit k CHƯƠNG 2: YÊU CU VÀ THIT K CHI TIT PHN... t ñu 10 b Khi x lý Khi x lý thc thi nhim v x lý tín hiu hình n ðm bo vic x lý đáp ng thi gian thc (thi gia đương 25 hình/giây) Khi x lý ñưc chia thành loi: Tin x lý h  Tin x lý: Thc hin ñiu... TNG QUAN V THIT B XLÝ NH THI GIAN T Thit b x lý nh thi gian thc ñưc ñ xut nghi ên cu, ch to phc v vic xây dng nn tng phn cng nhúng có tài nguyên hin mt lot toán ng dng lĩnh vc lc x lý đ mnh đ